Em vez de substituir o JavaScript, ele o complementa; acho que esse foi o fator de sucesso que fez o TypeScript vencer o Dart. Realmente sinto que foi uma ótima decisão ter aprendido isso.
No Vibe Coding, a ideia de monitorar e supervisionar o processo parece meio deslocada.
Pelo que entendo, o vibe coding original é só explicar para a IA em linguagem natural, e não o conceito de Efficient Coding with LLM. Parece uma proposta com uma vibe totalmente diferente da que o Karpathy descreveu. Na minha opinião, isso é mais low-code with LLM.
Acho que é bom entender profundamente a engenharia de produto necessária para startups, mas também acredito que seguir o caminho de levar a tecnologia ao limite e refiná-la ao máximo continua sendo algo muito válido. O desenvolvimento para criar aplicações web simples será substituído pela IA, mas alguém ainda vai precisar conceber o Kubernetes e projetar o ElasticSearch.
Foi incluído no JDK 23.
Nos meus testes, mesmo que a versão do JDK do projeto seja inferior à 23, funciona normalmente se a IDE ou a ferramenta de exportação do Javadoc oferecer suporte.
O Linux Landlock é um módulo de segurança nativo do kernel que permite que processos sem privilégios se coloquem em sandbox — mas ninguém o usa porque a API é... difícil!
Nunca tinha ouvido falar de Landlock, mas achei interessante
O que sinto ao programar com IA é que, mesmo dando apenas uma parte do código para a IA, para que ela consiga entender o contexto, quando acabo dividindo em unidades no estilo princípio da responsabilidade única + TDD, ela precisa captar bem sem precisar ler o contexto maior, de modo que o contexto local da parte já seja suficiente.
O que eu mais uso IA para hobbies é a criação de jogos web, então concordo. Quando o projeto passa de um certo porte, chega um ponto em que a IA claramente perde muito a capacidade de foco, por assim dizer. Eu uso isso da seguinte forma: junto toda a árvore e o código-fonte do jogo em um único arquivo, incluindo o TOC, e então crio uma nova thread, envio esse arquivo e continuo o trabalho. E, quando faço perguntas, sempre peço a resposta deixando explicitamente claro o nome do projeto atual. Mesmo assim, ainda há partes que me deixam insatisfeito... mas estou muito satisfeito com o fato de conseguir concluir, em relativamente pouco tempo, hobbies que no passado eu nem conseguia começar por estar ocupado demais com a vida real.
LLMs, incluindo deep research, ainda não são úteis para resolução de problemas de alto nível. (Por exemplo, desenvolvimento de algoritmos em nível de artigo científico)
O mesmo vale para otimização extrema e para programação que exige entender diversas características de sistemas e questões técnicas: isso ainda precisa de intervenção humana. Desenvolvedores não são programadores simples, e sim solucionadores de problemas. Um dia talvez a resolução end-to-end de problemas também se torne possível, mas, por enquanto, isso parece positivo do ponto de vista da produtividade, porque economiza tempo gasto com digitação e programação simples e permite investir mais na abordagem de problemas mais difíceis.
Em vez de substituir o JavaScript, ele o complementa; acho que esse foi o fator de sucesso que fez o TypeScript vencer o Dart. Realmente sinto que foi uma ótima decisão ter aprendido isso.
Cometi um erro de digitação. ;_;
Em especial, o segundo caso se devia em grande parte ao fato de que não era fácil fazer a IA 'seguir o que eu dizia' -> o primeiro
Concordo! Claro que a IA também vai ajudar ali, mas acho que no modo vibe seria difícil.
No Vibe Coding, a ideia de monitorar e supervisionar o processo parece meio deslocada.
Pelo que entendo, o vibe coding original é só explicar para a IA em linguagem natural, e não o conceito de Efficient Coding with LLM. Parece uma proposta com uma vibe totalmente diferente da que o Karpathy descreveu. Na minha opinião, isso é mais low-code with LLM.
Aaah, que coisa mais sem graça...
Ahá.....
Muito obrigado aos dois que responderam!
É difícil concordar com o ponto 1.
Eu sinto muito isso. Porque, apesar de estarmos tentando contratar bons engenheiros em uma empresa pequena, realmente não é nada fácil.
Acho que é bom entender profundamente a engenharia de produto necessária para startups, mas também acredito que seguir o caminho de levar a tecnologia ao limite e refiná-la ao máximo continua sendo algo muito válido. O desenvolvimento para criar aplicações web simples será substituído pela IA, mas alguém ainda vai precisar conceber o Kubernetes e projetar o ElasticSearch.
O comentário dizendo que isso é o sonho do ASO é marcante.
Só para referência, este é o jogo feito com vibe coding: https://www.stdy.blog/vibe-go-stone/
Foi incluído no JDK 23.
Nos meus testes, mesmo que a versão do JDK do projeto seja inferior à 23, funciona normalmente se a IDE ou a ferramenta de exportação do Javadoc oferecer suporte.
Há muita percepção aqui. Obrigado.
A parte “nível atual” chama a minha atenção. Será que não estamos olhando para os LLMs com uma noção de tempo humana?
Parece que foi incorporado ao padrão.
O Linux Landlock é um módulo de segurança nativo do kernel que permite que processos sem privilégios se coloquem em sandbox — mas ninguém o usa porque a API é... difícil!
Nunca tinha ouvido falar de Landlock, mas achei interessante
O que sinto ao programar com IA é que, mesmo dando apenas uma parte do código para a IA, para que ela consiga entender o contexto, quando acabo dividindo em unidades no estilo princípio da responsabilidade única + TDD, ela precisa captar bem sem precisar ler o contexto maior, de modo que o contexto local da parte já seja suficiente.
O que eu mais uso IA para hobbies é a criação de jogos web, então concordo. Quando o projeto passa de um certo porte, chega um ponto em que a IA claramente perde muito a capacidade de foco, por assim dizer. Eu uso isso da seguinte forma: junto toda a árvore e o código-fonte do jogo em um único arquivo, incluindo o TOC, e então crio uma nova thread, envio esse arquivo e continuo o trabalho. E, quando faço perguntas, sempre peço a resposta deixando explicitamente claro o nome do projeto atual. Mesmo assim, ainda há partes que me deixam insatisfeito... mas estou muito satisfeito com o fato de conseguir concluir, em relativamente pouco tempo, hobbies que no passado eu nem conseguia começar por estar ocupado demais com a vida real.
Caí no título. rsrs Concordo~~
LLMs, incluindo deep research, ainda não são úteis para resolução de problemas de alto nível. (Por exemplo, desenvolvimento de algoritmos em nível de artigo científico)
O mesmo vale para otimização extrema e para programação que exige entender diversas características de sistemas e questões técnicas: isso ainda precisa de intervenção humana. Desenvolvedores não são programadores simples, e sim solucionadores de problemas. Um dia talvez a resolução end-to-end de problemas também se torne possível, mas, por enquanto, isso parece positivo do ponto de vista da produtividade, porque economiza tempo gasto com digitação e programação simples e permite investir mais na abordagem de problemas mais difíceis.